Система поддержки принятия решений для диагностики и прогрессирования сердечной недостаточности (STRATIFYHF)

Предыстория и обоснование исследования

СН — это глобальная пандемия, от которой страдают по меньшей мере 26 миллионов человек во всем мире и 15 миллионов человек в Европе[1]. Это сложный клинический синдром, связанный с нарушением функции сердца, низким качеством жизни пациентов и высокими затратами на здравоохранение [2]. Заболеваемость СН имеет тенденцию к росту, о чем свидетельствует увеличение диагностированных случаев на 12% за последнее десятилетие из-за старения населения [1]. Распространенность СН составляет ~2% (~15 миллионов человек) среди населения в целом и >10% среди лиц старше 70 лет [3]. Точное прогнозирование рисков, диагностики и прогрессирования СН позволяет реализовать научно обоснованные стратегии профилактики и лечения, которые снижают заболеваемость и смертность от СН, а также ее нагрузку на здравоохранение. Однако имеются убедительные доказательства того, что СН часто неправильно или недостаточно диагностируется в учреждениях первичной медико-санитарной помощи [4,5]. Клинические рекомендации по СН рекомендуют использовать модели стратификации риска для оценки прогноза, но они ограничены и не применяются в клинической практике [2]. Ранняя диагностика сложна и часто неточна, поскольку начальные признаки и симптомы неспецифичны. В настоящее время врачи общей практики полагаются на историю болезни пациентов, физическое обследование, анализ крови и электрокардиограмму для принятия клинических решений по поводу СН. В тех случаях, когда анализ крови не позволяет исключить СН, больных направляют в специализированные учреждения на УЗИ сердца и осмотр у консультанта-кардиолога для подтверждения или опровержения диагноза. К сожалению, врачи общей практики и кардиологи не имеют доступа к адекватным инструментам стратификации риска для дальнейшего улучшения своих клинических суждений о СН. Национальный институт здравоохранения и клинического совершенства сообщил, что около 70% пациентов с подозрением на СН не имеют подтверждения СН после эхокардиографии и осмотра специалиста. Следовательно, существует огромная клиническая потребность в новых инструментах стратификации риска для улучшения ранней и точной диагностики СН, прогнозирования риска и прогрессирования СН в первичной (врачи общей практики) и вторичной (кардиологи) медицинской помощи.

Цель, задачи и результаты

Это проспективное исследование является частью проекта STRATIFYHF, целью которого является проверка системы поддержки принятия решений для прогнозирования риска, диагностики и прогрессирования СН.

Для достижения этой цели мы проведем проспективное исследование для сбора данных и проведения проверочного исследования продолжительностью 36 месяцев. Восемь клинических центров примут на работу 1600 пациентов (т.е. 800 пациентов с подозрением на СН и 800 пациентов с подтвержденной СН) с целевым набором 8-9 пациентов в месяц и периодом последующего наблюдения до 24 месяцев.

Первичный результат:

Диагностическая точность (т. е. чувствительность и специфичность) DSS позволяет прогнозировать риск развития СН в течение 12 месяцев.

Вторичные результаты:

Определить демографические и клинические предикторы риска, диагностики и прогрессирования сердечной недостаточности.

Дизайн и методы:

Настоящее исследование представляет собой проспективное продольное клиническое обсервационное исследование с участием восьми клинических партнеров по всей Европе. Исследование начнется 1 июля 2024 года и продлится 36 месяцев. Подходящие пациенты будут определены каждым участвующим клиническим центром, и с ними свяжется член исследовательской группы исследования.

Право на участие будет подтверждено исследователями, которые будут соблюдать критерии включения и исключения в исследование.

Процедуры найма:

Лица, имеющие право на участие в программе, будут определяться посредством первичной (практика общей практики) и вторичной (кардиологическое отделение) медицинской помощи в каждом участвующем центре. Пациенты будут идентифицированы и свяжутся с ними членом исследовательской группы исследования. Информационный лист будет выслан по запросу. Формы согласия будут подписаны участником и подписаны членом исследовательской группы во время первого исследовательского визита. Набор персонала будет завершен в течение первых 24 месяцев.

Исследовательские визиты и клинические оценки:

Участники, имеющие право на участие, посетят участок клинических исследований участвующих центров в течение двух посещений (т. е. базовую и последующую клиническую оценку на 12-м месяце). Каждое посещение продлится примерно 2,5 часа. Для части участников будет организован дополнительный визит для магнитно-резонансной томографии сердца. Дальнейший мониторинг результатов лечения пациентов (например, госпитализации) будет осуществляться посредством изучения медицинских карт и телефонных звонков пациентам.

Кроме того, группа из 240 участников будет проходить ежедневный мониторинг массы тела, артериального давления, ЭКГ и физической активности в течение шести месяцев с использованием весов, амбулаторного тонометра, дневника активности и умных часов (Withings Scan Watch 2, Франция).

Размер выборки и статистический анализ:

Расчет мощности: при ожидаемом проценте выбывших из последующих обследований в 20% предполагается, что набор 1600 пациентов на проспективной фазе будет достаточным для достижения желаемой специфичности и чувствительности >95% в пределах 4% ошибка. Этот размер выборки также обеспечит достаточную мощность для оценки точности прогнозирования и диагностики различных типов СН на основе самых последних рекомендаций [2] (т. е. сердечная недостаточность со снижением фракции выброса; сердечная недостаточность с легким снижением фракции выброса; сердечная недостаточность с улучшением фракции выброса). и сердечная недостаточность с сохраненной фракцией выброса) при условии чувствительности не менее 90% с погрешностью 12% и распространенности сердечной недостаточности с сохраненной фракцией выброса (HFpEF) ~50% у пациентов с диагнозом СН. Логистическая регрессия будет использоваться для оценки точности DSS. Перекрестная таблица результатов теста и наблюдаемого статуса заболевания позволит рассчитать чувствительность, специфичность, положительные и отрицательные прогностические значения, а также отношения правдоподобия. 95% доверительные интервалы будут рассчитываться с использованием точного биномиального метода. Для оценки точности DSS для обнаружения различных типов СН будут использоваться полиномиальная регрессия и деревья классификации. Кривая AUC-ROC для каждого результата диагностического теста будет оцениваться отдельно с помощью одномерных моделей логистической регрессии. Множественные логистические регрессии также будут использоваться для оценки дополнительной диагностической ценности DSS. Меры реклассификации будут использоваться для оценки количества пациентов, подвергшихся реклассификации, путем добавления новых технологий (тест CORS и голосовые биомаркеры) к существующим исследованиям (объединенным в многомерную модель) после введения определенного порога вероятности наличия заболевания. Множественные логистические регрессии будут использоваться для первоначальной разработки DSS для первичной и вторичной медицинской помощи, чтобы прогнозировать наличие или отсутствие и тип СН. Данные о результатах диагностической эффективности, использовании ресурсов и удельной стоимости использованных ресурсов будут использоваться для экономической оценки здравоохранения.